時間序列分析

　　1、時間序列分析(Time-SeriesAnalysis)是指將原來的銷售分解為四部分來看——趨勢、週期、時期和不穩定因素，然後綜合這些因素，提出銷售預測。強調的是透過對一個區域進行一定時間段內的連續遙感觀測，提取影象有關特徵，並分析其變化過程與發展規模。當然，首先需要根據檢測物件的時相變化特點來確定遙感監測的週期，從而選擇合適的遙感資料。

　　2、特點：簡單易行，便於掌握，但準確性差，一般只適用於短期預測。

　　3、基本原理：一是承認事物發展的延續性。應用過去資料，就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的隨機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對歷史資料進行處理。

　　4、基本思想：根據系統的有限長度的執行記錄（觀察資料），建立能夠比較精確地反映序列中所包含的動態依存關係的數學模型，並藉以對系統的未來進行預報。

　　1、在SPSS裡面匯入Excel裡面的一組測試資料做時間序列分析，在顯示的對話方塊中“開啟現有資料來源”下面選擇excel檔案。

　　2、在彈出的“開啟Excel資料來源”框內，“工作表”下面選擇輸入資料的Excel sheet表格，單擊“確定”。

　　3、檢視匯入的資料，點選左下角“資料檢視”，檢視原資料。

　　4、檢驗資料是否符合正態分佈，檢驗資料的平穩性。平穩用ARMA模型，利用自相關和偏相關圖確定模型的引數，再透過引數檢驗和資訊準則選擇最優的模型。

　　1、時間序列分析(Time-Series Analysis)是指將原來的銷售分解為四部分來看——趨勢、週期、時期和不穩定因素，然後綜合這些因素，提出銷售預測。強調的是透過對一個區域進行一定時間段內的連續遙感觀測，提取影象有關特徵，並分析其變化過程與發展規模。當然，首先需要根據檢測物件的時相變化特點來確定遙感監測的週期，從而選擇合適的遙感資料。

　　2、特點：簡單易行，便於掌握，但準確性差，一般只適用於短期預測。

　　3、基本原理：一是承認事物發展的延續性。應用過去資料，就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的隨機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對歷史資料進行處理。

　　4、基本思想：根據系統的有限長度的執行記錄（觀察資料），建立能夠比較精確地反映序列中所包含的動態依存關係的數學模型，並藉以對系統的未來進行預報。